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Formation Machine Learning et Deep Learning avec Python


Objectifs

Connaître le paysage des modèles de Machine Learning
Connaître les librairies les plus courantes associées au Machine Learning et Deep Learning (Sciki-Learn, Tensorflow, Keras, statsmodels)
Savoir mettre en place un projet Machine Learning
Avoir des notions avancées sur l’évaluation de modèles

Public

Décideurs, statisticiens, data scientists, chargés d’études en charge de l’exploitation des données de l’entreprise

Pré-requis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation Python – Bases et introduction aux librairies scientifiques ou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent

Méthode pédagogique

Alternance d'exposés, de manipulation et d'exercices mis en oeuvre à l'aide de la distribution Python Anaconda et des librairies Scikit-Learn, Tensorflow, Keras, statsmodels
Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques dans le logiciel Python.

Modalités d'évaluation

Un formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.
Des exercices pratiques seront proposés à la fin de chaque séquence pédagogique pour l'évaluation des acquis.
En fin de formation, vous serez amené(e) à renseigner un questionnaire d'évaluation à chaud.
Une attestation de formation vous sera adressée à l'issue de la session.
Trois mois après votre formation, vous recevrez par email un formulaire d'évaluation à froid sur l'utilisation des acquis de la formation.

Accessibilité

Vous souhaitez suivre notre formation Machine Learning et Deep Learning avec Python et êtes en situation de handicap ? Merci de nous contacter afin que nous puissions envisager les adaptations nécessaires et vous garantir de bonnes conditions d'apprentissage

Programme

- Concepts du Machine Learning (1.5 jour)
  • Tour d’horizon des applications du Machine Learning/Deep Learning et intelligence artificielle
  • Présentation des différents type d’apprentissage
  • Principe de la régression linéaire
  • Compromis Biais Variance
  • Modèles ensemblistes (Random Forest)
  • Modèles non linéaires (support vector Machine, Multi Layer Perceptron)
  • Réduction de dimensions (PCA, SparsePCA, Analyse factorielle)
  • Bonnes pratiques en Data Science

- Prise en main de la librairie scikit-learn (2 jours)
  • Présentation de scikit-learn
  • Exemples de modèles de classification supervisée sur un jeu de données (potentiellement proposé par les stagiaires)
  • Mise en place des étapes d'entraînement des modèles et bonnes pratiques (validation croisée, pénalisation, ajustement des hyperparamètres)
  • Sélection des variables
  • Importance des variables (globale et locales avec les algorithmes LIME et SHAP)
  • Évaluation de modèles dans le cas classification et dans le cas régression pour apprentissage supervisé

- Introduction au Deep Learning (1.5 jour)
  • Zoologie des types de couches de neurones artificielles
  • Principes de rétropropagation et mise à jour des paramètres
  • Mise en pratique avec un modèle simple de réseau de neurones convolutionnels pour de la classification d’image
  • Principe du transfer learning, knowledge distillation et entraînement à partir de 0
  • Éléments de traitement de langage naturel avec des réseaux de neurones (réseaux récurrents)


La formation Machine Learning et Deep Learning avec Python dans nos Centres ou en distanciel

  • Tarif : 3 000 € HT
    -10% dès 2 inscrits, -20% à partir de 3

Nos prochaines sessions

A distance

du 28 nov. au 2 déc. 2022

du 5 au 9 juin 2023


Lyon

du 12 au 16 décembre 2022

du 24 au 28 avril 2023


Paris

du 14 au 18 novembre 2022

du 19 au 23 juin 2023


Toulouse

du 17 au 21 octobre 2022

du 14 au 18 mars 2023


Bordeaux | Lille | Marseille | Nantes | Nice | Strasbourg

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Faites-nous part de votre demande d'ouverture d'une nouvelle session dans l'une des 9 villes proposées.
Pour cela, votre demande doit concerner au moins 2 personnes et la session doit être planifiée dans un délai minimal de 3 mois.
Un conseiller vous confirmera au plus vite l'ajout de cette nouvelle session.

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      Date de dernière modification : 27/07/2022